Merancang Database Untuk Data Geolokasi: Pertimbangan Utama

Data geolokasi adalah jenis data yang menyertakan informasi tentang lokasi geografis objek tertentu. Untuk menyimpan dan mengelola data geolokasi secara efektif, penting untuk memahami cara menyusun database untuk jenis data ini. Ada beberapa pertimbangan utama yang perlu diingat saat merancang database untuk data geolokasi. Pertimbangan pertama adalah tingkat perincian di mana data akan disimpan. Misalnya, apakah data akan disimpan di tingkat negara, tingkat negara bagian, atau tingkat kota? Tingkat perincian akan memengaruhi ukuran keseluruhan database dan kerumitan kueri yang dapat dijalankan terhadap data. Pertimbangan kedua adalah format di mana data akan disimpan. Ada beberapa opsi berbeda untuk menyimpan data geolokasi, termasuk pasangan lintang/bujur, GeoJSON, dan KML. Setiap opsi memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, jadi penting untuk memilih format yang paling sesuai dengan kebutuhan khusus aplikasi. Terakhir, penting untuk mempertimbangkan strategi pengindeksan yang akan digunakan untuk data. Pengindeksan penting untuk alasan kinerja, tetapi juga dapat memengaruhi keseluruhan struktur database. Untuk data geolokasi, strategi pengindeksan yang umum adalah menggunakan indeks quadtree. Dengan mengingat pertimbangan ini, dimungkinkan untuk merancang database secara efektif untuk menyimpan data geolokasi.

Sejumlah perusahaan teknologi arus utama bereksperimen dengan database NoSQL di bidang layanan berbasis lokasi. Bahasa kueri terstruktur, seperti SQL, dan basis data relasional, seperti MySQL, bekerja dengan cara yang berlawanan. Tidak ada karakteristik umum di seluruh database NoSQL, dan banyak di antaranya tidak memerlukan skema tabel tetap atau operasi gabungan. MongoDB (sumber terbuka), BigTable (milik Google), dan Google Earth (tersedia melalui Google Earth) hanyalah beberapa dari database NoSQL yang dapat menangani data spasial. Cassandra (database NoSQL yang dikembangkan Facebook) dan CouchDB (database NoSQL yang dikembangkan Facebook) juga merupakan platform perangkat lunak sumber terbuka. Amazon SimpleDB, layanan web, dapat digunakan. Kerangka kerja NoSQL bukan sekadar wadah penyimpanan data; itu adalah kumpulan dari mereka.

Sejumlah besar pengembang menggunakan teknologi NoSQL untuk mengatasi masalah spasial, daripada mengandalkan database. Sebaliknya, mereka akan menggunakan layanan lokal atau host. Harapkan lebih banyak opsi untuk database, bukan lebih sedikit. Ini adalah ucapan terima kasih kepada Paul Ramsey dan murid-muridnya di Geog897g Penn State atas masukan mereka.

Bagaimana Database Nosql Terstruktur?

Database SQL (juga dikenal sebagai database NoSQL) menyimpan data secara berbeda dari database tradisional karena sifatnya yang nontabular. Database NoSQL terdiri dari beberapa jenis berdasarkan model datanya. Jenis dokumen mencakup bagan, grafik, dan kolom lebar, serta jenis nilai kunci.

Berbeda dengan database relasional tradisional, database NoSQL menyimpan data dalam format yang unik. Jenis dokumen, nilai kunci, kolom lebar, dan grafik adalah yang paling umum. Biaya penyimpanan data telah turun drastis selama dekade terakhir, memungkinkan database NoSQL muncul. Pengembang dapat menyimpan data tidak terstruktur dalam jumlah besar karena mereka dapat menggunakan sistem ini untuk berbagai keperluan. Database dokumen, database nilai kunci, penyimpanan kolom lebar, dan database grafik adalah contoh database NoSQL. Saat bergabung tidak diperlukan, waktu kueri meningkat. Variasi kasus penggunaan untuk solusi IoT berkisar dari kritis (seperti data keuangan) hingga lebih menyenangkan dan tidak masuk akal (seperti menyimpan bacaan IoT dari kotak kotoran kucing pintar).

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara memilih dan menggunakan database NoSQL. Selain itu, kita akan melihat beberapa kesalahpahaman umum tentang database NoSQL secara mendalam. Menurut DB-Engines, MongoDB adalah database non-relasional paling populer di planet ini. Tujuan dari tutorial ini adalah untuk mengajari Anda cara membuat kueri database MongoDB tanpa menginstal apa pun di komputer Anda. Kluster MongoDB adalah lokasi tempat Anda menyimpan basis data. Kapasitas penyimpanan Atlas dapat ditingkatkan setelah dikonfigurasi untuk sebuah klaster. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell, atau MongoDB Compass adalah semua metode yang memungkinkan untuk membuat database secara manual.

Sebagai hasilnya, data sampel Atlas akan diimpor ke skrip ini. Basis data NoSQL memiliki berbagai keuntungan bagi pengembang, termasuk kemampuan untuk memodelkan dan menskalakan data secara paralel, untuk membuat kueri data dengan cepat, dan menggunakan kueri secepat kilat. Data Explorer adalah cara paling mudah untuk menyisipkan dokumen baru, mengedit dokumen yang ada, dan menghapus dokumen. Anda dapat menganalisis data Anda menggunakan kerangka kerja agregasi, yang merupakan salah satu alat paling canggih yang tersedia. Bagan adalah salah satu cara paling sederhana untuk memvisualisasikan data di Atlas dan Atlas Data Lake.

Karena fleksibilitas database NoSQL, mereka dapat menangani data tidak terstruktur dan semi terstruktur. Ini memungkinkan pengembangan yang lebih cepat dan lebih berulang karena data tidak perlu dibangun kembali di database. Basis data NoSQL juga dapat diskalakan untuk menangani data dalam jumlah besar, karena skalabilitasnya diaktifkan. Akhirnya, struktur data database NoSQL memungkinkan mereka menangani data dengan cara yang benar-benar baru, yang unik bagi mereka. Basis data NoSQL ideal untuk kumpulan data berskala besar karena dapat dimodifikasi untuk memenuhi persyaratan unik.

Jenis Basis Data Nosql Yang Digunakan Untuk Melacak Hubungan Entitas?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi. Namun, beberapa database nosql paling populer yang digunakan untuk melacak relasi entitas termasuk MongoDB, Couchbase, dan Cassandra.

Setiap sistem yang bekerja dengan database SQL alternatif disebut sebagai NoSQL. Berbeda dengan tabel baris-dan-kolom tradisional yang digunakan dalam sistem manajemen basis data relasional, model data yang digunakan dalam aplikasi ini terdiri dari struktur yang berbeda. Database NoSQL sangat berbeda satu sama lain. Database dokumen dengan arsitektur scale-out biasanya digunakan untuk mengimplementasikan database dokumen yang paling banyak diadopsi. Platform e-niaga, platform perdagangan, dan pengembangan aplikasi seluler hanyalah beberapa contoh kasus penggunaan. Kami memeriksa MongoDB dan PostgreSQL secara detail, membandingkannya satu sama lain. Data ini dapat dikumpulkan dalam hitungan detik dengan menggunakan database berbentuk kolom.

Mereka tidak dapat menulis data secara konsisten karena metode penulisan data mereka. Database grafik dioptimalkan untuk menangkap dan mencari koneksi antara elemen data sebagai bagian dari kemampuan pencarian dan penangkapannya. Beberapa tabel dapat digabungkan dalam SQL secara lebih efisien dengan menggunakan metode ini.

Jenis Basis Data Nosql Mana Yang Paling Cocok Untuk Menyimpan Data Dengan Hubungan Kompleks?

Database dokumen adalah database bebas skema, memungkinkan Anda menentukan skema tanpa harus mengikutinya terlebih dahulu. Kita dapat menyimpan data yang kompleks dalam format dokumen seperti XML dan JSON menggunakan sistem ini.

Jenis Basis Data Nosql Mana Yang Menggunakan Tepian Dan Relasi Dalam Strukturnya?

Struktur grafik terarah digunakan untuk merepresentasikan data dalam Basis Data Basis Grafik NoSQL. Graf terdiri dari node dan edge. Grafik adalah representasi dari sekumpulan objek yang beberapa pasang objek dihubungkan oleh beberapa jenis tautan.

Geospasial Nosql

Data geospasial adalah data yang mencakup komponen geografis, seperti lintang dan bujur. Basis data Nosql sangat cocok untuk menyimpan dan menanyakan data geospasial. Banyak database nosql memiliki dukungan bawaan untuk tipe dan operasi data geospasial .

Data spasial (file, database, layanan web) adalah jenis data yang menyimpan informasi geografis dan dapat digunakan dalam aplikasi sadar lokasi. Data dari lapisan spasial dapat digunakan untuk merepresentasikan lapisan grafis pada peta, tetapi juga dapat digunakan untuk menganalisis karakteristik dan lokasi geografis. Itu adalah jenis khusus dari sistem manajemen basis data yang hanya mendukung objek spasial dan terutama digunakan oleh analis spasial. Kami menyebut data spasial sebagai titik, garis, dan area informasi kartografi karena dibuat untuk menyimpan dan menanganinya. Secara umum, profesional grafis menggunakan perangkat lunak pemetaan desktop ESRI untuk membuat peta (statis). Selain mengimpor data, pengembang web dapat menanyakannya dengan lapisan aplikasi pemetaan web berbasis lokasi dengan memanfaatkan basis data spasial. Saat mengakses data spasial, pengembang biasanya membuat peta, baik online, di aplikasi seluler, atau di komputer desktop.

Saat Anda mulai menggunakan data spasial hanya sebagai objek lain dengan koordinat, Anda akan melihat seberapa baik kerjanya dengan database NoSQL. Penggunaan komputasi berbasis cluster memungkinkan data spasial tumbuh dari waktu ke waktu, dengan sumber daya kueri tersedia. Aplikasi ini mempermudah penyembunyian kueri spasial yang lebih kompleks yang biasa digunakan di balik layar. Biasanya database spasial hanya menghitung persegi panjang di sekitar masing-masing fitur dalam kumpulan data dan menggunakannya sebagai indeks kasar untuk menanyakannya. Mereka menggunakan MBR untuk menentukan seberapa dekat fitur-fiturnya, sehingga mereka dapat mengabaikan fitur-fitur yang terlalu jauh untuk dianggap penting. Permintaan dokumen menggunakan perangkat lunak NoSQL berbasis N1QL/SQL, seperti Couchbase, dapat dilakukan. Dengan bantuan objek geospasial, aplikasi hilir dapat langsung terhubung dengannya.

Tujuan dari blog ini adalah untuk mendemonstrasikan bagaimana bahasa pemrograman R, serta paket pemetaan Leaflet, dapat dengan mudah meminta data dan menggambar hasil. Pertempuran sesungguhnya terjadi di luar dengan pertanyaan. Aplikasi GIS lengkap dan basis data spasial juga mampu menghasilkan data dalam jumlah besar. Spesifikasi mencakup berbagai jenis dan fungsi untuk fitur spasial. Bentuk lain yang populer dari gabungan spasial adalah menghubungkan titik-titik, khususnya pengelompokan titik-titik menjadi poligon. Aspek yang paling sulit adalah merancang sistem berdasarkan geometri komputasi, yang memerlukan pembuatan fitur baru. Pentingnya pengelolaan sumber daya tidak dapat dilebih-lebihkan karena melakukannya sulit.

Apa Hubungan Antara Nosql Dan Data Spasial?

Karena NoSQL dibuat untuk menangani beban kerja bervolume tinggi, mengandalkannya untuk aplikasi GIS selalu menambahkan lapisan kemewahan ekstra karena sifat komputasi terdistribusinya. Saat kluster digunakan, data spasial tumbuh seiring waktu, dan sumber daya kueri dapat diperluas dengan mudah.

Manfaat Menggunakan Indeks Geospasial

Anda harus membuat indeks aspatial di MongoDB untuk menggunakan data spasial di MongoDB. Indeks ini memungkinkan Anda untuk membuat kueri kumpulan bentuk dan titik spasial secara lebih efisien dengan memanfaatkannya sebagai indeks kueri spasial. Indeks geospasial, yang menggunakan berbagai kriteria seperti lintang dan bujur, dapat digunakan untuk menemukan semua tempat dalam dokumen. Apa manfaat menggunakan indeks pemetaan? Indeks peta dapat mempercepat proses menemukan objek dalam dokumen karena dapat menggunakan indeks geografis untuk menemukannya. Contoh berikut akan menjadi tempat untuk menemukan semua restoran di kota Anda. Karena indeks geospasial didasarkan pada lintang dan bujur, mudah untuk menemukan dokumen yang sesuai dengan kriteria Anda. Demikian pula, menggunakan indeks geospasial dapat membantu Anda menemukan objek yang belum tentu berada di area yang sama. Anda mungkin ingin mencari semua dokumen dengan lintang dan bujur yang berada dalam area geografis tertentu. Sangat mudah untuk menemukan semua dokumen yang Anda perlukan yang memiliki lintang dan bujur berdasarkan kriteria Anda menggunakan indeks geospasial. Bagaimana Anda membuat indeks geospasial? Untuk membuat indeks geospasial, Anda harus terlebih dahulu membuat kumpulan data yang berisi data yang ingin Anda indeks. Diperlukan indeks spasial, diikuti dengan koleksi. Sebagai langkah terakhir, Anda harus membuat kueri yang menggunakan indeks geospasial untuk menemukan objek. Apa hal-hal utama yang perlu diingat saat bekerja dengan psy GIS? Petunjuk berikut harus diikuti saat bekerja dengan data spasial. Saat mencari objek dalam dokumen, selalu lebih baik menggunakan indeks geospasial. Saat Anda melakukan GIS, pastikan dokumen Anda dalam format yang benar. Saat membuat kueri objek, koordinat referensi harus selalu disediakan. Tidak pernah merupakan ide yang baik untuk menganggap dokumen berisi informasi geografis. Sebelum menggunakan indeks, ada baiknya meninjau format data.

Penyimpanan Data Geospasial

Penyimpanan data geospasial mengacu pada proses penyimpanan data digital yang dikaitkan dengan lokasi fisik. Jenis data ini dapat digunakan untuk membuat peta dan visualisasi lain yang membantu orang memahami dunia di sekitar mereka. Ada berbagai cara untuk menyimpan data geospasial, termasuk menggunakan database, file, dan layanan web.

Data geospasial open source, seperti Internet of Things (IoT), Voluntary Geographic Information (VGI), dan Open Geospatial Data, semakin populer. Proses pengimporan database PostgreSQL/PostGIS disederhanakan dengan HOGS, utilitas baris perintah. Itu dikembangkan dengan tujuan menunjukkan kinerja tata letak penyimpanan tradisional dan penyimpanan dokumen NoSQL. Meskipun janji kecepatan NoSQL mungkin tampak menarik, ada juga kekurangannya. Akibatnya, untuk memahami apakah kita benar-benar dapat meninggalkan prinsip-prinsip sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), pertama-tama kita harus mempertimbangkan ini. HOGS adalah utilitas baris perintah sumber terbuka yang menggunakan pustaka GDAL/OGR sumber terbuka untuk mengotomatiskan pengimporan data geospasial Heterogen ke database a/postGIS. Penyimpanan dokumen, database grafik, database berorientasi objek, dan penyimpanan nilai kunci adalah contoh penyimpanan data NoSQL.

Penyimpanan dokumen menyimpan data sebagai dokumen daripada tabel dalam database relasional karena tidak memiliki skema eksplisit. Karena kemudahan penggunaannya, mereka sering digunakan bersamaan dengan kumpulan data open source. Standar GeoJSON, yang digunakan oleh MongoDB dan CouchDB, digunakan untuk menyediakan kemampuan spasial. Amrian dkk. mempelajari model berorientasi dokumen 19% lebih cepat daripada model relasional untuk data spasial poligon besar. Amirian dan rekannya menguji tiga strategi penyimpanan yang berbeda untuk “ data besar geospasial ” menggunakan Microsoft SQL Server 2012, dengan masukan dari pengguna. Tata letak dokumen XML (penyimpanan dokumen NoSQL) memberikan kinerja dan skalabilitas terbaik selama penyiapannya.

Beberapa temuan penelitian mereka menunjukkan bahwa model berbasis dokumen harus dipertimbangkan dalam berbagai skenario alur kerja. Menggunakan MongoDB untuk menanyakan poin dan menggabungkan data menghasilkan kinerja PostGIS tiga kali lipat dengan kecepatan enam kali lipat. Meskipun demikian, PostgIS mengungguli MongoDB lebih dari 3x dalam kueri radius saat radius kueri meningkat. Meskipun demikian, penulis mengakui bahwa database NoSQL tidak memiliki beberapa kemampuan yang mirip dengan RDBMS, tetapi menyatakan bahwa hal ini akan berubah di masa mendatang. Python dipilih sebagai bahasa untuk mengimplementasikan sistem HOGS karena ketersediaan dan integrasi multi-platformnya dengan pustaka sumber terbuka seperti GDAL/OGR dan GEOS, serta integrasi multi-platformnya. Database disimpan dalam dua cara berbeda: fitur dan penyimpanan dataset. Tabel fitur memiliki baris untuk setiap atribut, kolom geometri, dan kolom id fitur; setiap baris memiliki fitur di dalamnya dengan dataset.

Sebuah kolom berisi id. Kolom Geometri dan ID adalah kolom terpisah yang, selain tabel, diatur ke dalam kolom. Perbedaan utamanya adalah semua atribut disimpan dalam satu kolom bertipe jsonb. HOGS dapat digunakan untuk mendukung pembuatan versi dataset dengan menggunakan nomor versi inkremental dan stempel waktu terkait. HOGS menggunakan NoSQL dan tata letak penyimpanan berbasis tabel tradisional. Selama fase impor, setiap file kumpulan data dibaca dan diuraikan sebelum ditulis ke database dengan menggunakan pernyataan COPY. Karena setiap file yang diimpor adalah filenya sendiri, fase ini dapat dijalankan secara bersamaan dengan file lain. Kecepatan impor, kecepatan kueri, dan ukuran database semuanya diukur untuk setiap tata letak penyimpanan data.

Otoritas Pemetaan Norwegia, yang dikenal sebagai N50, menyediakan kumpulan data terbuka untuk setiap tolok ukur. Dataset skala 1:50.000 dari daratan Norwegia berisi delapan sub-dataset (koleksi fitur) dengan beberapa lapisan topologi. Setelah mengekstrak data di dataset lengkap, ada 3415 file dengan ukuran total 7,9 GB. Metode impor berbasis tabel 44% lebih cepat daripada metode impor jsonb. Tata letak tabel membutuhkan waktu sekitar satu jam 19 menit untuk mengimpor, sedangkan tata letak jstrelb membutuhkan waktu sekitar tiga jam. Kami memperoleh 840 geometri kueri dari log kueri sistem ini menggunakan kecepatan impor tata letak tabel. Poligon ini menutupi daratan Norwegia dalam jarak 1 hingga 100 meter.

Semua metrik menunjukkan bahwa tata letak berbasis tabel berperforma lebih baik daripada tata letak NoSQL bergaya jsonb. Karena cara penyimpanan atribut dan jumlah tabel yang digunakan, ini bisa menjadi masalah. PostgreSQL/PostGIS digunakan oleh kedua database, dan kedua database menggunakan tipe geometri PostGIS. Perbedaan utama antara kueri data dan file jsonb adalah ukuran tabel; tabel umum di file jsonb lebih besar dari tabel umum di kueri data. Banyak kumpulan data dapat dibagi menjadi kumpulan data terpisah berdasarkan jenis fitur yang disertakan di dalamnya. Dibandingkan dengan tata letak tabel gabungan penyimpanan dokumen NoSQL, kami menemukan bahwa tata letak satu tabel per kumpulan data tradisional mengungguli tata letak tabel gabungan penyimpanan dokumen NoSQL untuk kumpulan data homogen. HOGS dapat diotomatisasi dan tidak menimbulkan kerumitan tambahan dengan memanfaatkan GDAL/OGR dalam sistem GDAL/OGR.

Satu tabel dari berbagai kumpulan data dengan campuran fitur yang heterogen tampak lebih mudah untuk dikerjakan, tetapi tata letak semacam ini tidak berfungsi dengan paket GIS lainnya. Langkah selanjutnya adalah membuat penyiapan tolok ukur yang lebih menyeluruh, yang mencakup kumpulan kumpulan data yang lebih besar. Tidak disarankan untuk menggunakan jsonb-datatype di Postgres untuk menyimpan kumpulan data homogen dalam konteks metadata untuk data geosinkron . Jika persyaratan ruang penyimpanan untuk satu instance database tidak melebihi yang ada di instance database lain, pernyataan akan dipertahankan. Teknologi RDBMS tradisional dapat digunakan untuk menyimpan dan meminta data geospasial dalam jumlah besar secara efisien. Manual untuk MongoDB 2018. Tipe data JSONB di PostgresQL membuat operasi lebih cepat, menurut Del Alba.

Apakah menurut Anda Nosql dapat menangani data penggunaan lahan dan tutupan lahan? Nat Ecodyn. Buku ini diterbitkan pada 11:438 hingga 4426. Anda boleh menerbitkan artikel ini selama Anda mengikuti lisensi Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/) di media apa pun yang Anda inginkan. Menurut penulis, tidak ada kepentingan yang bersaing. Terlepas dari kenyataan bahwa peta yang diterbitkan dan afiliasi kelembagaan mengandung klaim yurisdiksi, Springer Nature tetap netral.

Banyaknya Kegunaan Gis

Sistem informasi geografis (SIG) dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk pemetaan TKP, penelitian perubahan iklim, dan pengelolaan lahan. Ada beberapa jenis perangkat lunak SIG yang tersedia, masing-masing disesuaikan dengan tugas tertentu. ESRI, MapInfo, dan TopoGIS adalah contoh paket perangkat lunak GIS yang populer.